Laut Prognosen soll der globale Markt für künstliche Intelligenz (KI) bis 2025 60 Milliarden Dollar umfassen. Es ist einer der am schnellsten wachsenden Technologiemärkte. Allein der Public-Cloud-Sektor ist heute schon mehr als 200 Milliarden US-Dollar wert und wird bis 2025 voraussichtlich einen Wert von 1,25 Billionen US-Dollar erreichen. Und das aus gutem Grund: Unternehmen, die Daten effektiv verwalten können, werden kompetitiver. Eine ICT-Umgebung in einer Cloud mit KI kann sich aufgrund der gesammelten Daten selbst verbessern und ganze Lifecycles abbilden.
Bei KI geht es jedoch nicht nur darum, das Unternehmen schneller und kosteneffizienter zu machen. Der wahre Wert von KI liegt darin, nicht nur die Arbeitsweise der Mitarbeitenden in Unternehmen zu verändern, sondern auch das, was sie tatsächlich tun. Dieses Potenzial gilt es zu nutzen.
In einer hybriden Cloud-Umgebung sind Geschwindigkeit, Erreichbarkeit und Konnektivität entscheidend. Die Synergie aus integrierter KI und der Hybrid-Cloud gibt Unternehmen grosse Kontrolle über Daten.
Das Werkzeug Machine Learning
Machine Learning ist ein Teil von KI. Beim Machine Learning wird ein Modell aus einem Satz zuvor gesammelter Daten erstellt und verbessert (zum Beispiel mit weiteren Testdaten). Wenn dann neue Daten erfasst werden, kann KI dafür verwendet werden, Prognosen auf der Grundlage desselben Modells zu treffen und die strategische Ausrichtung des Unternehmens zu unterstützen. So kann ein Modell beispielsweise dazu verwendet werden, Kunden zu segmentieren und sie auf Basis der bestehenden und erwarteten Beziehung mit gezielten Marketingbotschaften anzusprechen oder das Timing dieser Botschaften zu optimieren. Auch können so Anomalien im Online-Verkauf identifiziert oder zukünftige Verkaufsergebnisse geschätzt werden. Die kognitiven Fähigkeiten von KI und Machine Learning sind zur Zeit auf riesige Mengen an intern oder extern gesammelten Daten angewiesen, die wiederum in der Cloud skalierbar und sofort verfügbar sind. Aufgrund dieser Datenmenge kann deren Analyse, zum Beispiel für Business Intelligence, nicht wie bisher durch Menschen gemacht werden, sondern ein Roboter – also KI – muss diese verarbeiten. Cloud Computing ermöglicht es, dass KI und Machine Learning Werkzeuge sind, die fast jedes Unternehmen nutzen kann, um praktische Antworten auf schwierige Fragen zu finden. Viele Unternehmen verstärken ihre Bemühungen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning, um Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Allerdings gibt es dafür leider keine Zauberformel oder «Kristallkugel». Die Devise beim Streben nach Innovation und Wettbewerbsvorteilen muss daher lauten: kontinuierliches Lernen aus Erfolgen und Fehlern!
Der Erfolg der Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI hängt von der Fähigkeit der Organisationen ab, die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen in ihren Prozessen zu verbessern. Natural Language Processing (NLP), Extended Reality (XR) und Explainable AI (erklärbare KI) ermöglichen neue und einfachere Ansätze für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine. So müssen Unternehmen zum Beispiel sicherstellen, dass Mitarbeiter die Maschinen und ihre Outputs gut verstehen, damit Menschen die KI bei Bedarf korrigieren oder verfeinern können. Das wachsende Feld der erklärbaren KI erlaubt es, die Ergebnisse von «Black Box»- KI-Systemen zu deuten, wodurch eine Mensch-Maschine-Kollaboration möglich wird. Das funktioniert auch, wenn die KI nicht a priori darauf ausgelegt war, ihren Entscheidungsprozess zu erklären. Sobald die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI voll funktionsfähig ist, können Unternehmen zum nächsten Schritt übergehen, nämlich dem Einsatz von KI als Inputgeber für Veränderung und Transformation.
KI als Innovationstreiber
In der Schweiz sind einige Unternehmungen in der Nutzung von Cloud-Technologien an der Spitze. Der Weltmarktführer für Prüfungen und Zertifizierungen SGS nutzt Cloud-Technologien zur Leistungssteigerung. Die Technologie ermöglichte dem Unternehmen, die Kapazität auf mehr als 34 000 Benutzer zu erweitern und diese zu vernetzen sowie gleichzeitig die Kosten zu senken.
Ein weiteres Beispiel aus der Transportindustrie ist die Organisation Sita, die ihre Finanz-, Geschäftsmanagement- und BI-Systeme jetzt aus eigenen Cloud-basierten Rechenzentren betreibt. So können sie das Benutzererlebnis kontinuierlich anpassen und gleichzeitig die Stabilität ihrer Systeme verbessern. Der Large Hadron Collider des Cern, der grösste Teilchenbeschleuniger der Welt und ein herausragendes Forschungsinstrument, erzeugt einen riesigen IoT-Datenstrom. Die Computer-Ingenieure des Cern haben ein Autonomes Datawarehouse im Einsatz, mit dem sie tiefgreifende Echtzeit-Analysen von enormen Datenmengen durchführen können, um die Leistung ihrer Forschungsinfrastrukturen zu beschleunigen. Diese Beispiele zeigen uns, dass der aktuelle Trend in Richtung Synchronisation zwischen Mensch und KI, unterstützt durch die vielen Vorteile der Cloud, geht. KI ist dabei Innovationstreiber, der sich selbst stets neu erfindet.
